混合尔曼和尔曼

资 源 简 介

混合尔曼和尔曼

详 情 说 明

混合卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波是两种常用于状态估计的算法变体，它们在不同场景下各有优势。传统卡尔曼滤波基于高斯分布的线性系统假设，通过预测-更新两阶段进行最优估计。而采样卡尔曼滤波则采用蒙特卡罗方法，通过粒子采样处理非线性/非高斯问题。混合算法通常指将二者优势结合，例如用采样方法处理非线性环节，再用卡尔曼滤波进行高效更新。这种混合策略在机器人定位、目标跟踪等领域能平衡计算效率与精度，尤其适用于存在复杂噪声或非高斯分布的系统建模。